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A study on practical algorithms for combinatorial optimization based on approximate submodularity

Research Project

Project/Area Number 22K17857
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 60020:Mathematical informatics-related
Research InstitutionNational Institute of Informatics

Principal Investigator

藤井 海斗  国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 助教 (50884243)

Project Period (FY) 2022-04-01 – 2027-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Keywords劣モジュラ / ベイジアンゲーム / 相関均衡 / オンライン学習 / メカニズムデザイン / 組合せ最適化 / 機械学習
Outline of Research at the Start

本研究課題では、近似アルゴリズムの理論を用いて、組合せ最適化問題に対する実用的なアルゴリズムが近似保証をもつための条件を明らかにする。特に、近似アルゴリズムを設計しやすい問題に共通する性質である劣モジュラ性に着目し、解きたい問題の性質が劣モジュラ性にどれくらい近いかを測ることで、実用的なアルゴリズムに近似保証を与える。これによって、現実の問題に対するアルゴリズムの設計に寄与することを目指す。

Outline of Annual Research Achievements

2023年度は、2022年度に引き続き、ベイジアンゲームにおけるprice of anarchyについて研究した。price of anarchyとは、人々がそれぞれに自分の利益を追求することによって、社会全体として望ましい状態からどれだけ乖離してしまうかを表す値である。より厳密には、均衡(局所最適解)におけるsocial welfare(目的関数値)の、社会最適(大域最適解)に対する比として定義され、最適化における局所探索の近似保証と密接に関連している。本研究では、social welfareが劣モジュラ関数で表されるゲームの解析に取り組んだ。これらのゲームでは、各プレイヤーは資源(たとえば施設など)の集合を選択し、選ばれた資源の集合に対する劣モジュラ関数の値としてsocial welfareが決まる。既存研究において、施設配置、情報拡散、推薦システムなど、共有された資源を配分するようなゲームがこの性質を満たすことが示されており、price of anarchyが定数で抑えられる最も重要なゲームのクラスの一つとして研究されてきた。本研究では、まず各プレイヤーが分散的に意思決定する場合と、すべてのプレイヤーの情報を集約して中央集権的に意思決定する場合で、どれくらいギャップが生まれるかを解析し、各プレイヤーがもつ情報の分布に相関がない場合とある場合それぞれについてtightな下界を示した。この下界を用いることで、ベイズナッシュ均衡やさまざまなベイズ相関均衡についてprice of anarchyの上界と下界を得た。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

劣モジュラ性と局所探索の近似保証の関係について、新しい知見を順調に得られているため。

Strategy for Future Research Activity

劣モジュラ性と局所探索の近似保証の関係について得られた知見を、近似的劣モジュラ性へと拡張することを目指す。

Report

(2 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (4 results)

All 2023 2022

All Presentation (3 results) (of which Invited: 1 results) Book (1 results)

  • [Presentation] ベイズ相関均衡とno-regret dynamics2023

    • Author(s)
      藤井海斗
    • Organizer
      電子情報通信学会2023年総合大会 シンポジウムセッション COMP-AFSA学生シンポジウム
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Invited
  • [Presentation] ベイズ相関均衡とno-regret dynamics2022

    • Author(s)
      藤井海斗
    • Organizer
      第23回情報論的学習理論ワークショップ
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] ベイズ相関均衡とno-regret dynamics2022

    • Author(s)
      藤井海斗
    • Organizer
      日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年春季研究発表会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Book] 組合せ最適化から機械学習へ 劣モジュラ最適化とグラフマイニング( AI/データサイエンス ライブラリ “基礎から応用へ” 1 )2022

    • Author(s)
      相馬輔, 藤井海斗, 宮内敦史
    • Total Pages
      184
    • Publisher
      サイエンス社
    • ISBN
      9784781915456
    • Related Report
      2022 Research-status Report

URL: 

Published: 2022-04-19   Modified: 2024-12-25  

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